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Erfolgreiche interdisziplinäre Forschung

Foto von vielen gedruckten Forschungspapers
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Das Center for Digital Health and Social Innovation (CDHSI) blickt gemeinsam mit dem Institut für Gesundheitswissenschaften (IGW) und dem Institut für Creative\Media/Technologies (ICMT) auf einen unglaublich erfolgreichen Sommer in der Forschung rund um das Thema Gang- und Bewegungsanalyse zurück.

Sieben Papers in high impact Journals, sechs Präsentationen auf internationalen Konferenzen und das Highlight im September, der dritte Platz beim Best Paper Award bei der größten europäischen Konferenz für klinische Ganganalyse, der ESMAC (European Society of Movement Analysis for Adults and Children).

Interdisziplinarität als Schlüssel zum Erfolg

Alle Arbeiten haben einen gemeinsamen Nenner: Expert*innen aus den technischen Bereichen wie Machine Learning, Virtual & Augmented Reality oder Sonifikation arbeiten eng mit Expert*innen aus dem Bereich der Gesundheit zusammen.

Die Menge an hochkarätigen wissenschaftlichen Output ist beachtenswert und unterstreicht die Gesamtstrategie der FH St. Pölten: „We expand our research by increasing our interdisciplinary focus“. Auf unserer Website ist die Gesamtstrategie 2025 der FH St. Pölten nachzulesen.

Wir gratulieren allen Forschenden des IGW, ICMT und des CDHSI zu diesen herausragenden Leistungen und freuen uns auf weitere wegweisende Forschung in der Zukunft.

Überblick der Forschungsleistungen

Journal Artikel

  • de Jesus Oliveira, V. A., Slijepčević, D., Dumphart, B., Ferstl, S., Reis, J., Raberger, A.-M., Heller, M., Horsak, B., & Iber, M. (2023). Auditory feedback in tele-rehabilitation based on automated gait classification. Personal and Ubiquitous Computing. https://doi.org/10.1007/s00779-023-01723-2
  • Dumphart, B., Slijepcevic, D., Zeppelzauer, M., Kranzl, A., Unglaube, F., Baca, A., & Horsak, B. (2023). Robust deep learning-based gait event detection across various pathologies. PLOS ONE, 18(8), e0288555. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0288555
  • Horsak, B., Eichmann, A., Lauer, K., Prock, K., Krondorfer, P., Siragy, T., & Dumphart, B. (2023). Concurrent validity of smartphone-based markerless motion capturing to quantify lower-limb joint kinematics in healthy and pathological gait. Journal of Biomechanics, 159, 111801. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2023.111801
  • Horsak, B., Simonlehner, M., Dumphart, B., & Siragy, T. (2023). Overground walking while using a virtual reality head mounted display increases variability in trunk kinematics and reduces dynamic balance in young adults. Virtual Reality. https://doi.org/10.1007/s10055-023-00851-7
  • Horst, F., Slijepcevic, D., Simak, M., Horsak, B., Schöllhorn, W. I., & Zeppelzauer, M. (2023). Modeling biological individuality using machine learning: A study on human gait. Computational and Structural Biotechnology Journal, 21, 3414–3423. https://doi.org/10.1016/j.csbj.2023.06.009
  • Slijepcevic, D., Zeppelzauer, M., Unglaube, F., Kranzl, A., Breiteneder, C., & Horsak, B. (2023). Explainable Machine Learning in Human Gait Analysis: A Study on Children With Cerebral Palsy. IEEE Access, 11, 65906–65923. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3289986
  • Horst, F., Hoitz, F., Slijepcevic, D., Schons, N., Beckmann, H., Nigg, B. M., & Schöllhorn, W. I. (2023). Identification of subject-specific responses to footwear during running. Scientific Reports, 13(1), 11284. https://doi.org/10.1038/s41598-023-38090-0

Konferenzbeiträge

  • Wondrasch, B. (2023). New approaches in rehabilitation after cartilage repair & retrun to sports. 17th World Congress of the International Cartilage Repair Society (ICRS). Barcelona, Spain.
  • Horsak, B., Eichmann, A., Lauer-Maier, K., Prock, K., & Dumphart, B. (2023). Concurrent assessment of a smartphone-based markerless and marker-based motion capture system in pathological gait. Gait & Posture, 106, S79–S80. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2023.07.098 (3 Platz Best Paper Award)
  • Dumphart, B., Slijepcevic, D., Kranz, A., Zeppelzauer, M., & Horsak, B. (2023). Is it time to re-think the appropriateness of autocorrelation for gait event detection? Preliminary results of an ongoing study. Gait & Posture, 106, S50–S51. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2023.07.064
  • Guggenberger, B., Horsak, B., Habersack, A., Smith, C., Svehlik, M., & Kainz, H. (2023). Internal lower limb rotation increases patella cartilage pressure in individuals with patellofemoral instability. Gait & Posture, 106, S71–S72. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2023.07.088
  • Holder, J., Stief, F., van Drongelen, S., & Horsak, B. (2023). A comparative analysis of kinematic simulation results obtained by manually and automated scaled OpenSim models during walking – preliminary findings. Gait & Posture, 106, S80–S82. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2023.07.099
  • Slijepcevic, D., Horst, F., Simak, M., Schöllhorn, W. I., Zeppelzauer, M., & Horsak, B. (2023). Towards personalized gait rehabilitation: How robustly can we identify personal gait signatures with machine learning? Gait & Posture, 106, S192–S193. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2023.07.232

Weitere Informationen

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FH-Prof. Priv.-Doz. Dr. Horsak Brian

FH-Prof. Priv.-Doz. Dr. Brian Horsak

Leiter Center for Digital Health and Social Innovation Senior Researcher Institut für Gesundheitswissenschaften Department Gesundheit